Kangur, Uku, juhendajaChakraborty, Roshni, juhendajaMerila, LiTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondTartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut2024-10-022024-10-022024https://hdl.handle.net/10062/105005Tervisealane väärinfo kujutab endast märkimisväärset ohtu, kuna see õõnestab usaldust teaduse vastu ja vähendab allumist riiklikele tervisemeetmetele, vähendades seeläbi ühiskonna vastupanuvõimet ennetatavatele haigustele. Käesolev magistritöö keskendub eesti keeles esinevate vale terviseuudiste tuvastamisele, kasutades selleks inglisekeelseid valeuudiste andmestikke. Põhieesmärk on välja töötada usaldusväärne süsteem eesti keeles terviseuudiste tõeväärtuse määramiseks, panustades seeläbi väheuuritud teadusvaldkonda. Loodud meetod, Cross-Lingual Alignment and Confident Prediction Sampling (CAPS), kasutab kahefaasilist hübriidmeetodit, mis hõlmab semantilise sarnasuse mõõtmist artiklite vahel, käsitsi märgendamist, klassifitseerimist masinõppe meetoditega ning usaldusväärsete ennustuste kogumist. Need tehnikad aitasid luua tavatu eestikeelse määratud tõeväärtusega terviseuudiste andmestiku.enAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estoniahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/Estonian MisinformationFake Health NewsConfidence SamplingCross-Lingual Similarity DetectionEstonian Fake News DatasetEesti väärinfotervise valeuudisusaldusväärne ennustaminekeeltevaheline sarnasuse joondamineEesti valeuudiste andmestikmagistritöödinformaatikainfotehnoloogiainformaticsinfotechnologyThesis